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+==== トレーニングをスピードアップできますか？ ====
+どうやったら、 POPFile に通常のトレーニングプロセスよりはやく学習させることができるかと尋ねる人が多くいます。POPFile を学習させるのにおすすめできる方法は、メールが誤って分類されたときに再分類することです。
+自分自身に古いメールを転送／再送してトレーニングをスピードアップさせるべきではありません。POPFile はメールのヘッダから多くを学習します; あなたが既存のメッセージを転送すると、あなた自身のメールの特徴が追加され、POPFile のトレーニングを混乱させることになります。
+加えて、スパムは常に変化しています。古いメールをすべて使って POPFile を学習させることは、不必要であるだけでなく、よい考えとは言えません。保存された多くの古いメールを与えると、コーパスが不必要に大きくなり、パフォーマンスだけでなく、精度にも影響が及ぶでしょう。
+POPFile はとても早く学習しますが、何も労力をかけずにすぐに使うことができる製品を使わなければならないのであれば、[[JP:Glossary:Bayesian | ベイジアン]] フィルタはあなたには向きません。ベイジアンフィルタは最も効率的に機能するために時間が必要です。 最高に鍛えられたベイジアンフィルタでも、間違いを犯すでしょう。あなたのメールやスパムが常に変化しているため、これらの間違いを正しく修正していく必要があるのです。
+参照:
+  * [[JP:Glossary:TOE | 用語集 : 間違ったときだけ鍛える（TOE (Train Only on Errors)）]]
+  * [[JP:FAQ:CorpusUnbalance | FAQ : バケツのバランスが悪くなってしまうことはありますか？]]
+[[FAQ:SpeedUpTraining | 原文 ]]
+[[:JP:FAQ | FAQ]]
+[[:JP | POPFile ドキュメンテーションプロジェクト]]

POPFile - Automatic Email Classification

トレーニングをスピードアップできますか？

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